3.5.2 Uji Asumsi Klasik
Tahapan dalam pengujian dengan menggunakan uji regresi berganda menggunakan beberapa asumsi klasik yang harus dipenuhi meliputi: uji
normalitas, uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut:
3.5.2.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual mempunyai distribusi normal Ghozali, 2011.
Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji normalitas data dalam penelitian ini
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S. Data dikatakan berdistribusi normal yaitu nilai K-
S memiliki nilai probabilitasnya di atas α = 5.
3.5.2.2 Uji Multikoliniearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen Ghozali, 2011. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi korelasi diantara variable independen. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai toleransi dan lawannya yaitu Variance
Inflation Factor VIF. Untuk pengambilan keputusan dalam menentukan ada atau tidaknya multikolinearitas yaitu dengan kriteria sebagai berikut:
a. Jika nilai VIF 10 atau jika nilai tolerance 0, 1 maka ada multikolinearitas dalam model regresi.
b. Jika nilai VIF 10 atau jika nilai tolerance 0,1 maka tidak ada multikolinearitas dalam model regresi.
3.5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dan residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Heterokedastisitas berarti penyebaran titik data populasi pada bidang regresi tidak konstan. Gejala ini ditimbulkan dari perubahan situasi
yang tidak tergambarkan dalam model regresi. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut sebagai homoskedastisitas
dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui korelasi variabel
independen dengan nilai absolute residual. Uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser dengan tingkat signifikansi α = 5. Jika hasilnya lebih besar dari t-
signifikansi α = 5 maka tidak mengalami heteroskedastisitas Ghozali, 2011.
3.5.3 Analisis Regrasi
Kategori